强化学习让机器能够在试错中自我进化,像人类一样学习,并最终做出最优决策。
机器就是靠这个打败人类的围棋职业选手的。
学术一点的介绍:
强化学习是一种机器学习方法,它通过与环境的交互来学习如何做出决策。在强化学习中,一个智能体(Agent)通过执行动作(Actions)来改变其所处的环境状态(States),并从环境中获得反馈,这种反馈称为奖励(Rewards)。智能体的目标是最大化其长期累积奖励,这通常通过学习一个策略(Policy)来实现,策略定义了在给定状态下应采取的动作。
而今天要讲的主角是rlax(发音:'relax'),它在强化学习的基石—— JAX 可微分编程模型之上,为我们提供了丰富的算法组件。
rlax由DeepMind开发,专注于提供强化学习算法的基础组件。与传统的强化学习库相比,rlax更注重于灵活性和研究,它允许研究人员和开发者自由组合和实验不同的算法组件,从而构建和测试新的强化学习算法。
rlax的核心特点包括:
- 模块化设计:rlax提供了一系列的构建块,如策略优化器、价值函数估计器等,用户可以根据自己的需要选择和组合这些组件。
- JAX集成:rlax建立在JAX这个灵活的数值计算库之上,利用JAX的自动微分和加速能力,rlax可以高效地实现复杂的强化学习算法。